今年，《金融时报》第8次发布全球范围内的全日制MBA课程年度排行榜。参与问卷调查的MBA毕业生数量超过了去年，有效答卷数达8,300份（有36%的调查表是通过电子邮件发送到MBA毕业生手中的）。
在调查的初始阶段，我们联系了达到上榜要求的149所商学院。最终对112所学校进行了评价和排名，其余37所院校因毕业生反馈率过低而被剔除。为了确保数据分析真实可靠，我们要求接受调查的MBA班里最少须有20%人参与问卷调查；若学院毕业生数量不到100名，则要求至少有20名毕业生填写问卷。
调查数据主要来源于两个方面：商学院和已毕业3年的学生。我们对来自这两套不同问卷的数据进行了汇总和整理。
排名中所采用的评价标准主要涉及以下三个方面：
■毕业生的职业发展和薪资购买力；
■商学院及其课程设置的多样性；
■院校的研究实力。
在决定排名次序的20项指标中，从“加权薪资（以美元计）”到“毕业生推荐度”的前8项指标，除“毕业3个月内的就业率”一项的数据由商学院提供之外，其余7项指标所需数据均来源于毕业生的反馈。这8项指标对应的是上述第一部分——毕业生的职业发展和薪资购买力，所占权重合计为55%，其中薪资数据的比重最大。
薪资数据和加权薪资数值均根据世界银行估算的购买力平价（PPP）换算率做了标准化处理，全部换算成美元。PPP换算率反映的是各国购买标准商品的开销。
在运用PPP换算率对毕业生薪酬进行标准化处理后，我们得以衡量和比较不同答卷者的购买力和其在所处国家的生活水平（均已换算为美元）。在计算平均值之前，特别高的薪资、服务于非营利性和公共部门的毕业生以及在校生的工资均忽略不计。
然后，对各校毕业生的薪资进行加权，以反映不同行业的薪资差异。权重是通过计算毕业生目前供职的不同行业的比例后得出的。
评价指标的第二部分侧重考察商学院本身。其涉及的9项指标，除“毕业3年内的国际流动率”外，其余从“女性师资”到“语言能力”的8项指标均基于商学院方面提供的调查数据，衡量的是生源、师资以及顾问委员会的多元化程度。“毕业3年内国际流动率”采集的数据则来自毕业生调查，用以衡量毕业生在就读MBA前后以及毕业至今的工作地点变动情况。
第三部分评估商学院的研究实力，包含了最后的3项指标，权重合计占20%。
在对答卷的相关数据进行汇总后，我们将每一指标的数据得分转换成z得分（z-scores）。z得分考虑了各校之间的差异以及单个指标中从首位到末位学校之间的得分分布情况，因此能够精确定位一所院校相对于其它所有学校的排名。
排名过程中的最后一项工作是对榜中的每项指标进行加权计算。每项指标都有相应的权重，详见表头说明。
今年的榜单中，“成本价值”、“毕业3个月内的就业率”、“国际经验”和“语言能力”这几项指标的计算方法在去年调研的基础上进行了优化。
■计算“成本价值”时，课程费用采用了校方提供的数据，而不是由毕业生提供的。
■计算“毕业3个月内的就业率”时，还将校方掌握了就业数据的最近一届毕业班的情况考虑在内。
■“国际经验”一项还考虑进了商学院最近一届毕业生在非本国公司实习的比例。这里所谓的非本国公司，是指注册地既非院校所在国也非学员国籍所在国的公司。
■“语言能力”也考察了学员在与海外商学院进行交流时所需的外语水平。
此外，“目标实现程度”的计算方法也进行了优化。根据问卷要求，答卷者需对攻读MBA的各种目标打分，并勾选出其中已经完成的目标。然后计算已实现目标的总分占所有备选目标得分总数的百分比。去年计算“目标实现程度”的方法则是统计所有已实现的目标中，得分在7分或7分以上（满分为10分）的目标占全部目标数量的百分比。
这些指标优化措施可能会使得一些院校（尤其是榜单后半部分、得分非常接近的那些院校）的排名发生细微的变化。
和前几次MBA调查一样，此次最终用于排名的薪资数据也综合了前两次调查获得的数据（如果有的话）。此外，为了让数据更为稳定可靠，今年排行榜中的“职业发展”、“就业成功率”、“校友推荐度”以及“国际流动率”等指标均综合了前两年调查中由毕业生提供的数据。
不过，在计算“成本价值”、“目标实现程度”及“毕业3个月内的就业率”这些指标时并没有结合以往调查中毕业生提供的数据，因为今年这三项指标的统计方法与去年略有不同。
今年“毕业3个月内的就业率”指标的表现形式有所变化，最近一届毕业生在毕业3个月内的就业情况也给包括了进去（见括号内）。
由于院校在研究实力方面的评分差距很小（尤其是那些排名靠后的院校），因此今年在研究实力排名上首次出现了并列的名次。
Wai Kwen Chan为本文提供了补充研究。英国Jeff Head Associates, Amersham公司的朱迪思#皮泽（Judith Pizer）担任了我们的数据库顾问。
